OpenCompass
OpenCompass由上海人工智能实验室于2023年8月正式开源，定位为大模型评测的全链路工具平台。
产品介绍
MMLU（大规模多任务语言理解）由斯坦福大学研究团队开发，是评估大型语言模型（如GPT、Claude系列）综合能力的黄金标准。它通过涵盖数学、法律、伦理、历史等57个学科的多项选择题，测试模型在零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）模式下的知识迁移与问题解决能力。其升级版MMLU-Pro进一步增加了选项数量和推理复杂度，成为区分顶尖模型的关键工具。
适用人群
• AI研究人员：优化模型在跨学科任务中的表现。
• 教育科技开发者：构建基于知识测评的智能学习系统。
• 企业技术团队：对比不同语言模型的性能差异，支持技术选型。
核心功能与技术实现原理
| 功能名称 | 技术原理与实现 |
|---|---|
| 多学科覆盖 | 整合57个学科题库，利用检索增强技术（RAG）从预训练知识库中匹配问题相关领域数据。 |
| 零样本/少样本测试 | 通过提示工程（Prompt Engineering）构建输入模板，测试模型基于预训练知识（零样本）或少量示例（少样本）的泛化能力。 |
| 动态参数调整 | 支持自定义tasks（学科列表）和n_shots（示例数量），通过API接口灵活控制评测难度。 |
| 抗干扰优化 | 随机打乱答案选项顺序，结合概率校准技术减少评测偏差。 |
| 跨语言评测 | 扩展多语言版本（如MMMLU），通过词元嵌入对齐技术评估模型在不同语言环境下的表现。 |
工具使用技巧
- 避免答案顺序偏差：评测时启用选项随机化功能，确保模型不依赖选项位置记忆。
- 结合MMLU-Pro提升难度：针对高阶需求，使用MMLU-Pro版本（10选项设计+链式推理问题），更严格测试逻辑能力。
- 多语言测试优化：对非英语模型，优先调用MMMLU数据集，并添加跨文化语境提示词。
- 数据清洗建议：定期检查问题库中的模糊表述，结合人工审核提升评测可靠性。
访问地址
👉 立即体验：MMLU官网
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